- 博客(4)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 CUPED——一种提升ab检验灵敏度的方法
样本量越大，方差越小、组件指标gap越大，就越有可能显著；但是在实际的实验场景中，数据检验阶段，样本量的大小，以及组间指标gap的大小已经固定，那么我们如果想要提升检验的灵敏度，说人话就是**怎么样更容易显著**，那么就只能从方差大小上出发了
2025-01-12 17:24:48
1392
原创 快速搞懂基于Delta Method的曝光点击率假设检验
我们都知道ab实验是互联网业务迭代更新最重要的工具，那么假设检验的准确性和科学性就至关重要了。同时在广告业务和流量业务场景中，非常关注的指标之一就是ctr（曝光点击率），那么如何对ctr进行假设检验就是必须要面临的命题。
2024-12-14 19:36:40
1974
原创 五分钟掌握AB实验和样本量计算原理
AB实验简介什么是AB实验将测试对象随机分成A,B两组，然后比较两组之间的差异AB测试是为Web或App界面或流程制作两个（A/B）版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同（相似）的访客群组（目标人群）随机的访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析、评估出最好版本，正式采用。需要满足的条件：对照组：有其他对照组作为对比，就能真正看出来效果。而且不同组间的效果差异要足够明显，才能验证我们的判断随机性：为了排除实验条件以外的干扰因素，我们需要确保两个组的用户是随机选取，这是为了排除
2021-02-20 14:57:43
14105
5
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人